L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2216
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quelle surprise, maintenant j'ai testé le bot publié par Maxim Vladimirovich.
Dans la première capture d'écran, les cotations de Dukascopi, la ligne d'équilibre ascendante après 3200 est juste la période Novembre 2019 - Octobre 2020, 1 heure de temps, spread - 2 pips (0.0002)
Le test chez un autre courtier en Metatrader a donné des résultats pas si remarquables, il semble que la stratégie devrait être optimisée pour qu'elle fonctionne pour tous sans exception.
Oui, les distributions montrent généralement tout. Nous pouvons simplement faire cela pour les caractéristiques des cibles sans le booster et voir en un coup d'oeil
L'idée est donc simplement d'évaluer le modèle, et le modèle démêle réellement les cibles enchevêtrées, et nous pouvons évaluer son succès à cet égard, plutôt que de simplement voir à quel point les choses sont enchevêtrées.
Je pense essayer la méthode d'apprentissage en cascade (j'ai inventé le terme moi-même - il y a peut-être quelque chose de différent). Les graphiques montrent qu'il existe des zones où l'apprentissage est réussi - quittez cette zone, et enseignez à nouveau ce qui sort de cette zone, en ayant préalablement retiré de l'échantillon les exemples qui entrent dans les distributions de la zone laissée. J'ai déjà essayé manuellement et l'effet était bon, je pense l'automatiser, mais je ne peux pas le faire pour le deuxième jour, j'ai peur que l'effet soit aléatoire. Qu'en pensez-vous ? Je pense que c'est facile à faire en Python.
L'idée est donc simplement d'évaluer le modèle, et le modèle démêle réellement les cibles enchevêtrées, et nous pouvons évaluer son succès à cet égard, plutôt que de simplement voir à quel point les choses sont enchevêtrées.
Je pense essayer la méthode d'apprentissage en cascade (j'ai inventé le terme moi-même - il y a peut-être quelque chose de différent). Les graphiques montrent qu'il existe des zones où l'apprentissage est réussi - quittez cette zone, et enseignez à nouveau ce qui sort de cette zone, en ayant préalablement retiré de l'échantillon les exemples qui entrent dans les distributions de la zone laissée. J'ai déjà essayé manuellement et l'effet était bon, je pense l'automatiser, mais je ne peux pas le faire pour le deuxième jour, j'ai peur que l'effet soit aléatoire. Qu'en pensez-vous ? Je pense que c'est facile à faire en Python.
C'est une question d'apprentissage semi-contrôlé. Pour l'instant, je lis
L'idée est donc simplement d'évaluer le modèle, et le modèle démêle réellement les cibles enchevêtrées, et nous pouvons évaluer son succès à cet égard, plutôt que de simplement voir à quel point les choses sont enchevêtrées.
Je pense essayer la méthode d'apprentissage en cascade (j'ai inventé le terme moi-même - il y a peut-être quelque chose de différent). Les graphiques montrent qu'il existe des zones où l'apprentissage est réussi - quittez cette zone, et enseignez à nouveau ce qui sort de cette zone, en ayant préalablement retiré de l'échantillon les exemples qui entrent dans les distributions de la zone laissée. J'ai déjà essayé manuellement et l'effet était bon, je pense l'automatiser, mais je ne peux pas le faire pour le deuxième jour, j'ai peur que l'effet soit aléatoire. Qu'en pensez-vous ? Je pense que c'est facile à faire en Python.
Si vous le divisez automatiquement en zones homogènes, comme avec les mains plus moins, ça marchera.
quelle surprise, maintenant j'ai testé le bot publié par Maxim Vladimirovich.
Dans la première capture d'écran, les cotations de Dukascopi, la ligne d'équilibre ascendante après 3200 est juste la période Novembre 2019 - Octobre 2020, 1 heure de temps, spread - 2 pips (0.0002)
J'ai déjà essayé avec un autre broker dans Metatrader mais mes résultats ne sont pas si impressionnants, la stratégie devrait être optimisée pour qu'elle fonctionne pour tout le monde sans exception.
Ce n'est pas la meilleure variante. Si vous ne savez pas comment l'utiliser, vous risquez de faire encore mieux.
trop paresseux pour écrire de nouvelles métriques pour le moment... et ce ne sera certainement pas le profit maximum alors.....
tu ne peux pas faire ça, ce n'est pas là.
Vous ne pouvez pas faire ça, ce n'est pas prévu.
Je peux le faire, tu dois apprendre à utiliser Google.
par exemple, fonction de perte personnalisée catboostLoin d'être la meilleure option. Prenez les paramètres, vous pouvez obtenir ceux-ci et encore mieux
Avec ces calculs (en changeant seulement deux paramètres look_back et ma_periods) quelle est la charge approximative du processeur ?
avec ces calculs (en changeant seulement deux paramètres look_back et ma_periods), quelle est la charge approximative du processeur ?
je ne sais pas, je ne remarque pas
Je peux le faire, mais tu dois apprendre à utiliser Google.
par exemple, fonction de perte personnalisée catboostVous ne comprenez pas, essayez, vous avez une fonction qui calcule le solde...
il faut moins d'une minute pour le comprendre